水是生命之源，地球表面超过70％的面积被水体覆盖，人们一直在探求如何更好地开发和利用水资源，最近几十年，越来越多的研究学者把目光投向水下无线传感器网络(Underwater Wireless Sensor Networks，UWSN)，将其应用于海洋探测、海底资源勘探、海洋灾害预警、环境检测、军事等领域，UWSN已经成为一项具有广泛应用前景的技术。
　　由于水的介质特性，UWSN通常使用声波作为通信信道。相对于空中的电磁波信道，水声信道衰减大、传输距离短，传播时延大，受到的环境干扰多，水下传感器网络的设计面临更大的挑战，这主要体现在信道建模、网络部署、拓扑控制、路由协议、容错机制等诸多环节。本文选取其中的拓扑控制和路由技术，在QoS保障的基础上展开研究，完成了如下工作。
　　1.构建了水声信道模型和水下Ad-hoc网络模型。考虑水声传播的路径损耗、噪声、多径效应、多普勒频移等影响因素，在定量分析的基础上推导出水声信道模型。系统分析水下环境影响网络运行的诸多因素，着重研究常见的物体移动建模方法，设计了水下锚系节点漂移方程;分析水声传输过程中涉及到的移动、多径传播及多普勒效应、声波的速度等影响因素，设计了点到点时延方程;综合分析水声传播衰减、环境噪声等影响因素，提出了节点能耗方程。这样从能量、时延、锚定节点漂移三个角度，构成水下Ad-hoc网络模型。最后用仿真验证了模型的有效性。
　　2.设计了一种节点分布式的OPGT-TCAU网络拓扑控制算法，以解决现有水下网络在拓扑控制方面存在的能耗不均衡、传输成功率低、时延长等问题。通过引入顺序博弈的概念，将网络指标优化的问题转换成博弈模型中收益最大化的问题。对能耗、时延等六个优化目标建立了收益函数，证明了博弈模型存在最优解（即收益函数及纳什均衡的存在）。在此基础上，提出OPGT-TCAU拓扑控制算法，优先考虑覆盖率和连通性，综合平衡能耗、传输成功率、传输时延、带宽等关键网络指标。仿真对比实验表明，与已有的同类算法相比，该算法在保证连通性的前提下，提升了能量效率，减少了时延，延长了网络生命周期。
　　3.提出了基于蚁群算法的ACA路由协议来解决UWSN最优路径问题。针对水下环境，对基本蚁群算法进行了优化改造，提出前向蚂蚁和后向蚂蚁的概念，前向蚂蚁根据转移规则完成路径搜索，后向蚂蚁完成路由表和信息素的更新;细分路由不同的功能，对优化参数进行组合，提出了三种侧重点不同的QoS路由:1）低时延、高可靠性的紧急路由;2）低能耗的一般数据传递路由;3）低时延、高带宽的音视频路由;每种路由服务对应一组路径搜寻和信息素更新规则。通过NS2仿真平台验证，表明算法能够满足不同的路由服务需求。
　　4.提出了基于混合遗传算法的水下路由协议来提高路由生成速度。混合遗传算法分为三部分:遗传算法部分、蚁群算法部分和算法转换机制部分，三者以信息素（路径导向参数）为纽带相衔接。算法初始阶段运行遗传算法部分，利用其交叉和变异的有效配合，快速提升运行效率，信息素积累到设定的门限值，进入到算法转换机制，转换到蚁群算法继续运行而得到最优解;把蚁群算法和遗传算法结合起来，通过两者的优势互补，既避免了蚁群算法收敛速度慢的缺点，也避免了遗传算法容易陷入局部最优解的缺点。依靠随机布设的节点，从收敛速度、节点能量消耗等指标对基于混合遗传的路由协议进行仿真，验证了该路由协议具有低能耗、高收敛速度的优点。